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        頻譜分析在飛機排故中的應(yīng)用

        2021-09-05 23:55:46陳喜超
        航空維修與工程 2021年7期
        關(guān)鍵詞:故障診斷

        陳喜超

        摘要:飛機機電系統(tǒng)正在向綜合化和智能化發(fā)展,對故障的診斷技術(shù)提出了新的挑戰(zhàn)。本文首先介紹倒頻譜分析的原理與方法,然后就該方法在空客A320飛機增壓系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用進(jìn)行了深入分析,包括提取增壓系統(tǒng)相關(guān)的故障特征和對相關(guān)故障模式進(jìn)行識別,最后討論了航空器故障診斷技術(shù)的發(fā)展。本文可為航空器故障診斷提供新的思路。

        關(guān)鍵詞:故障診斷;倒頻譜;機電系統(tǒng)

        Keywords:fault diagnosis;cepstrum;mechanical and electrical system

        0 引言

        空客A320飛機由電子系統(tǒng)、機電系統(tǒng)以及發(fā)動機系統(tǒng)三大部分組成。隨著航空技術(shù)的發(fā)展,機電系統(tǒng)越來越趨向于綜合化和智能化,對系統(tǒng)的安全性、可靠性提出了更高的要求。

        在傳統(tǒng)的飛機故障診斷中,QAR數(shù)據(jù)診斷主要應(yīng)用在時域分析上,通過在一個特定的飛行階段找到該階段某個參數(shù)的平均值、最小值以及最大值等相關(guān)統(tǒng)計量,查看該參數(shù)是否超出某個門檻值,從而判斷系統(tǒng)是否有故障。這種時域分析對故障本身惡化程度較高的情況具有較好的敏感度,但是一些早期故障的故障現(xiàn)象往往不穩(wěn)定,伴有某個參數(shù)或者多個參數(shù)間歇性波動,這種情況下通過時域分析難以判斷故障源,需要頻域分析才能找到故障根源。

        1 倒頻譜原理

        倒頻譜分析也稱為二次頻譜分析,是信號處理中的一種常用技術(shù),是檢測復(fù)雜譜圖中周期分量的有用工具,對于分析同族諧頻或異族諧頻、多成分邊頻等復(fù)雜信號、找出功率譜上不易發(fā)現(xiàn)的問題非常有效。

        如果不進(jìn)行倒頻譜,當(dāng)x(t)發(fā)生波動時,由于系統(tǒng)響應(yīng)h(t)的作用,在觀測端(傳感器的探測)會出現(xiàn)x(t)與h(t)卷積的結(jié)果,即出現(xiàn)邊頻帶,從而看不出具體的故障頻率。通過倒頻譜變換,可消除邊頻帶,將具體的故障頻率隔離出來。在實際應(yīng)用中,即使故障頻率的具體值未知,仍可通過對多個參數(shù)同時進(jìn)行倒頻譜分析,然后查看這些參數(shù)是否有共同的倒頻率,如有,則說明參數(shù)是關(guān)聯(lián)的,反之則說明是獨立的。有關(guān)聯(lián)的情況下可以進(jìn)一步查看哪個參數(shù)的倒頻率數(shù)量少,一般來說數(shù)量少的倒頻率即為故障源,而數(shù)量多的倒頻率為收到了系統(tǒng)響應(yīng)的倒頻率,不是真正的故障源,數(shù)量多是因受到故障源的干擾產(chǎn)生的連帶現(xiàn)象。

        2 實際應(yīng)用

        以一架A320飛機起飛階段機組反饋有壓耳現(xiàn)象的故障為例,說明如何應(yīng)用倒頻譜分析達(dá)到準(zhǔn)確鎖定故障源的目的。

        2.1 故障現(xiàn)象

        通過查看機組反饋時的QAR譯碼(見圖1)發(fā)現(xiàn),當(dāng)時為起飛階段,外流活門波動,伴隨有VSCB波動、2發(fā)引氣溫度波動、2發(fā)引氣壓力波動、PACK2空調(diào)流量波動、2發(fā)FAV開關(guān)波動、客艙高度輕微波動現(xiàn)象。

        2.2 系統(tǒng)原理

        A320飛機增壓實際由進(jìn)氣部分和出氣部分組成。CPC控制外流活門即出氣部分,進(jìn)氣部分則由ACSC通過控制FCV來實現(xiàn)。

        1)進(jìn)氣部分

        圖2所示為ACSC的控制邏輯原理,F(xiàn)CV的位置命令由流量選擇按鈕、單組件或雙組件或APU引氣條件、組件的壓氣機出口溫度以及飛機的高度和飛行階段來計算。將組件流量和客艙高度作為反饋來調(diào)節(jié)FCV的開度。命令計算中,流量旋鈕一般在自動位保持不變,飛機在空中時也是雙組件工作保持不變,組件的壓氣機出口溫度正常情況下不超過215℃,不限制組件流量,只有飛機的高度和飛行階段需要控制輸入,可以理解為流量指令只與飛機高度有關(guān)。從下面的負(fù)反饋可以看出,前三個用于計算FCV的質(zhì)量流量,客艙高度是一個反饋對象,因此組件流量與飛機高度和客艙高度相關(guān)。

        在FCV中是利用文氏管的原理來測流量,具體原理如圖3所示。

        2)排氣部分

        CPC通過來自EIU、LGCIU、ADIRU、FMGC等信號來確認(rèn)處于哪一飛行階段,并按照各個飛行階段的特點進(jìn)行增壓。通過接收到的高度信號控制外流活門,繼而控制壓差和客艙高度。CPC內(nèi)部有自己的飛行階段,分別是地面模式、起飛模式、爬升模式、巡航模式、下降模式和中斷模式。通過外部信號來決定使用哪個階段,具體增壓控制邏輯如圖4所示。當(dāng)飛行階段選定后,CPC會根據(jù)每個階段事先制定的增壓計劃,通過飛機高度來控制外流活門的開度,再將客艙高度反饋給CPC,從而實現(xiàn)閉環(huán)控制。

        3)客艙內(nèi)剩余空氣

        其中,Q為質(zhì)量流量,f為流量選擇位置,Pc為客艙壓力,Tc為客艙溫度,Qvs為正常的海平面體積流量。從式(9)可以看出,客艙壓力由客艙內(nèi)存在的氣體量決定,客艙內(nèi)氣體的質(zhì)量由進(jìn)氣量和排氣量共同決定。各參數(shù)之間的關(guān)系如圖5所示。

        從圖5可知,雖然機組只反饋了起飛階段有壓耳現(xiàn)象,但根據(jù)QAR譯碼,多個參數(shù)在同時波動,且分屬于不同的系統(tǒng)。而每個系統(tǒng)從整個飛機來看并不是獨立的,其中一個參數(shù)波動,其他參數(shù)通過飛機的控制系統(tǒng)可能也會隨之波動,因此需要找出哪一個參數(shù)才是故障根源。

        2.3 QAR數(shù)據(jù)收集

        隨著空客SKYWISE系統(tǒng)的應(yīng)用,目前飛機的所有QAR數(shù)據(jù)都可以存儲在SKYWISE平臺上,通過該平臺查看對應(yīng)飛機的QAR數(shù)據(jù),并將QAR數(shù)據(jù)導(dǎo)入CODEWORK工具中,利用PYTHON中的SCIPY包對QAR數(shù)據(jù)進(jìn)行倒頻譜變換,通過matplotlib包使倒頻譜變換后的數(shù)據(jù)可視化。

        2.4 倒頻譜分析

        對幾個波動參數(shù)同時進(jìn)行倒頻譜分析,結(jié)果如圖6所示。

        從圖6中可以看出,在橫坐標(biāo)20附近,幾個參數(shù)都有一個峰值,隨后PACK2的流量沒有了峰值,而其他參數(shù)還有一些小峰值,其中VSCB1(客艙高度垂直變化率)的波峰最多。這說明PACK2的流量是故障根源,因該參數(shù)只有一個波峰,而其他參數(shù)因收到系統(tǒng)響應(yīng)會出現(xiàn)多個波峰,特別是VSCB1參數(shù)收到的系統(tǒng)響應(yīng)較復(fù)雜也較多,故其波峰也最多。影響PACK2流量的主要部件是組件2的FCV活門,更換FCV2活門,故障消失。該活門送檢發(fā)現(xiàn),活門內(nèi)部力矩馬達(dá)損壞,導(dǎo)致了該故障,圖7為活門送修報告。

        3 結(jié)束語

        通過對QAR數(shù)據(jù)的頻域分析,可以發(fā)現(xiàn)多處故障早期情況從而提早進(jìn)行預(yù)防,避免安全和運行問題的發(fā)生。例如,通過頻域分析中的小波分析可以很容易發(fā)現(xiàn)突變點,而在實際運行過程中往往因沒有ECAM警告而無任何表現(xiàn)。由于ECAM的設(shè)計邏輯往往需要2~3s以上才會觸發(fā),造成很多早期故障被警告邏輯隱藏起來而無法被發(fā)現(xiàn)。同時,有的故障在發(fā)生時并不會有明顯的故障現(xiàn)象,這時可以對飛行結(jié)束后的QAR數(shù)據(jù)進(jìn)行批量分析,查看是否有突變點,針對重點安全系統(tǒng)進(jìn)行檢查,從而發(fā)現(xiàn)故障早期苗頭,將安全隱患提早拔除。

        本文所述的頻譜分析法只是智能化的第一步,下一步可以通過收集類似的故障數(shù)據(jù),包括故障的QAR數(shù)據(jù)、故障部件的使用時間、故障前的維護(hù)工作數(shù)據(jù)等,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立初步的人工智能診斷模型,實現(xiàn)對部分復(fù)雜故障的初步診斷,協(xié)助專業(yè)人員快速找到故障源。

        參考文獻(xiàn)

        [1]空客A320AMM維護(hù)手冊[Z].

        [2]利博海爾空調(diào)培訓(xùn)手冊[Z].

        [3]徐平,郝旺身.振動信號處理與數(shù)據(jù)分析[M].北京:科學(xué)出版社,2016.

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